5190-image-dataset

Hugging Face2025-12-15 更新2025-12-16 收录

计算机视觉

地理定位

数据链接：

https://huggingface.co/datasets/heidiywseo/5190-image-dataset 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

该数据集包含在美国宾夕法尼亚州费城33街和Walnut到34街和Spruce St之间的人行道上拍摄的图像。每张图像都标有纬度和经度标签。每个样本包含：- 一张图像 - 纬度坐标 - 经度坐标。数据集用于UPenn CIS 4190/5190 Img2GPS项目，训练模型输入图像并输出经纬度坐标。

This dataset comprises images captured on the sidewalks between 33rd and Walnut Streets, and 34th and Spruce Streets in Philadelphia, Pennsylvania, USA. Each image is labeled with latitude and longitude coordinates. Each sample contains: - An image - Latitude coordinate - Longitude coordinate. This dataset is used for the UPenn CIS 4190/5190 Img2GPS project to train models that take images as input and output corresponding latitude and longitude coordinates.

创建时间：

2025-12-14

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

数据集名称: 5190-image-dataset
存储库地址: https://huggingface.co/datasets/heidiywseo/5190-image-dataset
配置名称: default
数据文件:
- 分割: train
- 路径: data/train-*

数据内容

数据描述: 该数据集包含在美国宾夕法尼亚州费城33rd和Walnut到34th和Spruce St之间人行道上拍摄的图像。每张图像都带有纬度和经度标签。
样本构成:
- 图像
- 纬度坐标
- 经度坐标

数据结构

特征:
- image (数据类型: image)
- Latitude (数据类型: float64)
- Longitude (数据类型: float64)
数据分割:
- train
  - 样本数量: 3347
  - 字节数: 20823974419

数据规模

下载大小: 23344749291 字节
数据集大小: 20823974419 字节

预期用途

用途描述: 该数据集用于宾夕法尼亚大学CIS 4190/5190 Img2GPS项目，旨在训练一个模型，输入图像并输出纬度和经度坐标。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机视觉与地理定位交叉领域，数据集的构建往往依赖于实地采集与精确标注。本数据集通过在美国宾夕法尼亚州费城的特定街区——从33街与Walnut街交界处至34街与Spruce街交界处的人行步道上，系统性地采集沿途图像。每张图像均配备了高精度的经纬度坐标标签，这些坐标通过地理定位技术直接嵌入数据样本中，确保了空间信息的准确性与一致性。整个采集过程旨在覆盖连续的步行路径，从而构建一个具有连贯地理上下文的大规模图像集合。

使用方法

该数据集专为地理定位研究设计，尤其适用于训练图像到坐标的预测模型。使用者可加载图像数据及其对应的经纬度标签，构建端到端的回归模型，学习从视觉特征到地理坐标的映射关系。典型的应用流程包括数据预处理、特征提取与模型训练，最终评估模型在未知图像上预测位置的准确性。数据集服务于宾夕法尼亚大学CIS 4190/5190课程中的Img2GPS项目，为学术探索与算法开发提供了标准化的基准资源。

背景与挑战

背景概述

随着计算机视觉与地理空间信息科学的交叉融合，基于图像的定位技术成为研究热点。5190-image-dataset由宾夕法尼亚大学在相关课程项目中创建，旨在支持Img2GPS模型的训练，核心研究问题是通过单张图像预测其拍摄地点的经纬度坐标。该数据集采集于美国费城特定街区的步行道区域，包含三千余张带有精确地理标签的图像，为视觉定位领域提供了宝贵的实证数据，推动了图像到坐标映射方法的发展。

当前挑战

在视觉定位领域，从图像中推断地理位置面临诸多挑战：图像外观受光照、季节和视角变化影响，导致同一地点在不同条件下呈现显著差异；城市环境中视觉特征的重复性与模糊性增加了定位歧义。数据集构建过程中，需在复杂街景中确保地理标签的精确同步，并处理大规模图像数据与坐标的对齐问题，同时需克服采集设备的局限性与环境动态变化带来的噪声干扰。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与地理空间分析交叉领域，5190-image-dataset为图像地理位置估计任务提供了经典范例。该数据集通过采集美国费城特定街区的步行道图像，并精确标注经纬度坐标，构建了一个规模适中、标注一致的多模态样本集合。研究人员通常利用此数据集训练端到端的深度学习模型，学习从图像视觉特征到地理坐标的映射关系，验证模型在室外场景中基于视觉信息推断拍摄位置的可行性。

解决学术问题

该数据集直接针对图像地理定位这一长期存在的学术挑战，即如何仅凭图像内容推断其拍摄的地理位置。它解决了传统方法依赖地理文本标记或数据库匹配的局限性，推动了基于视觉特征的地理坐标回归研究。通过提供精确的经纬度标注，该数据集促进了模型在室外城市环境中的泛化能力评估，为计算机视觉领域引入空间推理维度，丰富了视觉-地理跨模态学习的研究范式。

实际应用

在实际应用层面，5190-image-dataset支撑的技术可广泛应用于智能导航、增强现实与数字地图服务。例如，在自动驾驶或移动机器人系统中，模型可利用街景图像实时估计自身位置，辅助卫星信号缺失区域的定位。文化遗产保护领域也可借助此类技术，通过历史或用户上传图像自动标注地理位置，构建可视化地理档案。这些应用体现了视觉地理定位在提升空间感知智能方面的实用价值。

数据集最近研究